ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად, ალგორითმები ჩვენი ყოველდღიური ცხოვრების განუყოფელი ნაწილი გახდა. დილით, როგორც კი ვიღვიძებთ და მობილურ ტელეფონს ვიღებთ ხელში, დაძინებამდე ჩვენს განუყოფელ ნაწილს წარმოადგენს. გარდა ამისა, ალგორითმები კულისებში ისე მუშაობს, რომ ამის შემჩნევას ჩვენ ვერც ვასწრებთ. კონკრეტულად რა არის ეს ალგორითმები და როგორ მოქმედებს ისინი ჩვენზე? ამ სტატიაში განვიხილავთ სხვადასხვა ტიპის ალგორითმებს, რომლებსაც ვიყენებთ ყოველდღიურ ცხოვრებაში.
ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული ალგორითმი, რომელსაც ყოველდღიურად ვიყენებთ, არის საძიებო სისტემა. საძიებო ალგორითმები, როგორებიც Google-ის PageRank და Bing-ის MSNBot ალგორითმია, ვებგვერდების შესაბამისობის დასადგენად და მათი რეიტინგისთვის გამოიყენება. ეს ალგორითმები სკანირებს მილიონობით ვებგვერდს, აანალიზებს მათ კონტენტს, რათა დადგინდეს, რომელი გვერდებია ყველაზე მეტად მორგებული მომხმარებელთა მოთხოვნაზე. ეს საშუალებას გვაძლევს სწრაფად ვიპოვოთ ინფორმაცია, რომელსაც ვეძებთ, იქნება ეს ახალი ამბები, სტატია, პროდუქტი თუ სერვისი.
ალგორითმის კიდევ ერთი ტიპი, რომელსაც ჩვენ რეგულარულად ვიყენებთ, არის სარეკომენდაციო სისტემა. მისი მაგალითებია Netflix-ის Cinematch ალგორითმი, Amazon-ის ნივთის ერთობლივი ფილტრაციის ალგორითმი და YouTube-ის ვიდეო რეკომენდაციის ალგორითმი. ისინი იყენებს მანქანური სწავლების ტექნიკას, რათა რეკომენდაცია გაუწიოს მომხმარებლებს პროდუქტებისა და კონტენტის შესახებ, მათი დათვალიერების ისტორიისა და პრეფერენციების საფუძველზე. ეს ალგორითმები აანალიზებს ჩვენი ძიებისა და შესყიდვების ისტორიასაც, რათა მსგავსი კონტენტი ან პროდუქტები შემოგვთავაზონ.
ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაში ასევე დიდ როლს თამაშობს სოციალური მედიის ალგორითმები. პლატფორმები, როგორებიცაა Facebook, Instagram და Twitter, იყენებენ ალგორითმებს იმის დასადგენად, თუ რომელი პოსტები და განახლებები უნდა აჩვენონ მომხმარებლებს. ეს ალგორითმები უყურებს მომხმარებლის მოწონებებს, გაზიარებებს და პრიორიტეტს ანიჭებს მომხმარებლის კედელზე.
ჩვენ ასევე ყოველდღიურად ვიყენებთ გამოსახულების ამოცნობის ალგორითმებს, როგორებიცაა: Google’s TensorFlow და Microsoft’s Cognitive Toolkit. ისინი გამოიყენება სურათებსა და ვიდეოებში ობიექტების, სცენებისა და აქტივობების იდენტიფიცირებისთვის.
ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) ალგორითმები სულ უფრო ხშირად გვხვდება ჩვენს ცხოვრებაში. მისი მაგალითებია Google-ის BERT, GPT-3 და Microsoft-ის Azure Cognitive Services, რომლებიც ადამიანის ენის გასაგებად, ინტერპრეტაციისა და გენერირებისთვის გამოიყენება. ეს ალგორითმები გამოიყენება აპლიკაციების ფართო სპექტრში, მათ შორის ხმოვან ასისტენტებში, ჩატბოტებსა და მანქანურ თარგმანში.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი სფერო, სადაც ალგორითმები გამოიყენება, არის თაღლითობის გამოვლენა. თაღლითობის აღმოჩენის ალგორითმები, როგორიცაა Random Forest, SVM და ANN, ფინანსურ ტრანზაქციებში გამოიყენება. ისინი მონაცემთა ნიმუშებს აანალიზებენ.
თვითმართვადი მანქანის ალგორითმები ასევე გადამწყვეტ როლს თამაშობს ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაში. Waymo,Tesla, Uber-ის Advanced Technologies Group ალგორითმი გამოიყენება გზებზე ნავიგაციისთვის და ისეთი გადაწყვეტილების მისაღებად, როდის უნდა დაამუხრუჭოს მანქანამ, როდის აჩქარდეს ან მოუხვიოს. ამასთან, იყენებენ კამერების, LIDAR-ის და სხვა სენსორების მონაცემებს გარემოს გასაცნობად.
მედიცინის სფეროში, ალგორითმები მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ ექიმებისა და მკვლევრების დასახმარებლად უფრო ზუსტი დიაგნოსტიკისა და მკურნალობის გეგმის დასადგენად. სამედიცინო დიაგნოსტიკის ალგორითმები, როგორიცაა დაავადებათა საერთაშორისო კლასიფიკაციის (ICD) ალგორითმი, მედიცინის კლინიკური ტერმინების სისტემატიზებული ნომენკლატურის (SNOMED CT) ალგორითმი და ლოგისტიკური რეგრესიის ალგორითმი გამოიყენება სამედიცინო მონაცემების გასაანალიზებლად და ხელს უწყობს შაბლონების იდენტიფიცირებას, რომლებიც მიუთითებენ კონკრეტულ დაავადებებზე ან მდგომარეობაზე.
და ბოლოს, ოპტიმიზაციის ალგორითმები გამოიყენება რთული პრობლემების გადასაჭრელად სხვადასხვა სფეროში, როგორებიცაა: ტრანსპორტი, ლოგისტიკა, ინჟინერია და ფინანსები. მისი მაგალითებია Simplex, Genetic Algorithm და Ant Colony Optimization. ისინი გამოიყენება პრობლემის საუკეთესო გადაწყვეტის მოსაძებნად და ხელს უწყობს პროცესების ეფექტურად და ეკონომიურად მართვაში.
აქ მოცემულია ალგორითმის კიდევ რამდენიმე მაგალითი, რომლებიც უფრო დეტალურად გამოიყენება ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაში:
- გამოსახულების დამუშავების ალგორითმები;
- შეცდომების გამოსწორების კოდების ალგორითმი;
- კრიპტოგრაფიული ალგორითმები;
- მონაცემთა დამუშავების ალგორითმები;
- სისტემის მართვის ალგორითმები;
- თამაშის AI ალგორითმები და სხვები.
